基于Excel VBA的S-P表測評系統的改進與應用
——以一次物理測驗為例

歐陽映

（華東師范大學物理系 上海 200241）

S-P表（Student-Problem chart）即學生 －問題分數分布圖，是日本學者佐藤隆博（Takahiro Sato）于20世紀70年代開創的一種教學評價方法［1］.它根據學生對各問題的反應情況，把學生和問題得分聯合排列在一個圖表上，從而得到學生集體和問題組的總傾向，以及顯示出個別學生和問題對總傾向的偏離程度.S-P表評價法，將學生和問題特性以視覺化的圖表進行結構化分析，簡便、直觀，便于教師理解與掌握，教師可以借助S-P表的統計指標來診斷學生表現、試題品質和教學成果，并作為改進教學、命題與輔導學生的參考［2］.

1 當前S-P表法技術存在的問題

國內外現有很多應用S-P表評價法的研究，例如，S-P表法在職業技術學校招生考試中的應用模型［3］，整合運用項目反映理論和S-P表法評估學生基于網絡學習環境的學習能力［4］，還有像文獻［5］及文獻［6］運用Excel VBA技術建立S-P表法考試分析系統等.這些S-P表評價法的應用研究都是以一定標準將學生的成績“0，1”化，對于分析客觀題很有效，但卻減少了記分題中學生成績的部分信息.為了更好地解決上述問題，文獻［7］將模糊數學的理論引入S-P表中，形成模糊S-P表法理論，能較好地評價學生在記分題中的答對程度，拓展了S-P表的使用范圍.因此，將傳統S-P表法理論和模糊S-P表法理論相結合，并利用Excel VBA技術實現S-P表自動化分析的改進系統，有著實際的研究價值.

2 基于Excel VBA的S-P表測評系統的改進設計

改進后的S-P表測評系統利用Excel中的宏命令功能，并根據傳統S-P表的分析方法和步驟，吸收模糊S-P表法思想，設計了試卷信息采集，S-P表自動處理，數據分析3個功能模塊.改進后的S-P表測評系統的所有功能如表1所示.

表1 改進后的S-P表測評系統的功能概覽

2.1 試卷信息采集模塊

采集試卷的基本信息，并要求用戶將學生的應答信息逐一錄入到搭建好的S-P表框架中.系統允許用戶以三種形式錄入學生應答信息，突破傳統的S-P表只能輸入“0”或者“1”的限制.

（1）適用于選擇題等客觀題的傳統S-P表，只錄入“0”和“1”.學生應答正確則錄入“1”，學生應答錯誤則錄入“0”.

（2）適用于對單項選擇題作深入分析的新S-P表，錄入“1”和字母A，B，C，D等.學生應答正確則錄入“1”，學生應答錯誤則錄入“錯誤選項／正確選項”，比如錄入“C／A”，則表示該題正確答案為A，但是該學生錯答為C.

（3）適用于記分題的新S-P表，先在相應位置錄入每題的滿分值Kj，再錄入學生的原始得分Cij.

2.2 S-P表自動處理模塊

根據改進的S-P表法理論，按步驟進行初步統計計算、排序、繪制S曲線和P曲線等，自動化處理菜單如圖1所示.

圖1 S-P表自動化處理菜單（記分題）

若為客觀題，錄入S-P表的數據為“0”“1”或字母，系統將錄入的字母默認為0或1來處理.系統先根據每個學生總分的高低，將學生依次由上至下排列，再根據每個問題答對學生人數的多少，將問題依次從左至右排列（若學生得分或問題的答對人數相同，則根據協方差［2］進行部分修正）.然后，依照每位學生的得分數繪制S曲線，即S線左邊的問題數等于該學生的得分數，依照每題的正答數繪制P曲線，即橫線上方的學生數等于該問題的正答人數.

若為記分題，錄入S-P表的數據首先經計算機處理后，自動轉換為0到1之間取任意值，即答對率yij，為錄入題目分數與題目總分的比值，即yij＝.系統對記分題的處理和客觀題類似，學生S按i各題答對率之和的高低自上而下排列，題目Pj按學生在該題答對率之和的高低自左到右排列，最后將s和p小數后第一位按四舍五入取整，再用同樣方法繪出S線和P線.

2.3 數據分析模塊

完成S-P表自動化處理后，系統將生成針對整個考試的整體評價參數和針對學生個體的評價參數.

2.3.1整體評價參數

系統采用下列公式計算測試的整體評價參數即差異系數D＊［2］.

差異系數表示S曲線和P曲線的不一致程度的重要參數.若差異系數D＊＜0.25，可認為測試問題有較好的等質性.一般在綜合性測試中，差異系數D＊＝0.5為標準值，D＊＞0.6要注意.在小型測試中，差異系數D＊＝0.4為標準值，D＊＞0.5要注意.

2.3.2 個體評價參數

對于客觀題，系統分別計算學生注意系數CS（caution index for students）與問題注意系數CP（caution index for problems）［1，2］，來判斷學生或試題在反應型中是否有異常現象.當注意系數0.5＜CS（CP）≤0.75時，就要引起注意，在S-P表中以“！”標識，若注意系數超過0.75，在S-P表中以“！！”標識.但如果某些學生成績很好，其正答率超過85%，則可以認為該學生已經達到學習目標，即使注意系數超過注意標準，也無須注意.為了更直觀地反映學生學習情況或試題的難易程度，本系統在已有研究［5］的基礎上，增加A＋類學生類型（劃分區間為學生正答率超過85%），共將學生分類診斷為7類，即A＋，A，A＊，B，B＊，C，C＊，問題分類診斷為4類，即 A，A＊，B，B＊.

對于記分題，系統分別計算學生鑒別指數DS（discrimination index for student）［7］和標準化考試中的指標 —— 問題鑒別指數DP（discrimination index for problem）.

式中s值代表學生Si各題答對率之和，PH代表參加測驗的高分組學生的答對率（占總體比例的27%），PL代表參加測驗的低分組學生的答對率（占總體比例的27%）.

當DS＞0.3，就應引起注意，在S-P表中以“！”標識；DS＞0.5則應特別注意，以“！！”標識；DP≥0，則測驗項目正常；DP＜0，則不正常，在S-P表中以“！！”標識.根據正答率和鑒別指數的分布情況，也對學生和問題進行診斷分類，同樣將學生分類診斷為7類 A＋，A，A＊，B，B＊，C，C＊；問題分類診斷為4類A，A＊，B，B＊.

3 應用舉例

現運用一個具體的例子對改進后的S-P表法測評系統的使用作進一步說明.本文選取某中學的一次物理小測驗做整理（限于篇幅，隨機抽取10名學生的6道單項選擇題和5道記分題，記分題中P1，P2，P3，P4，P5的滿分值分別為8，10，10，10，12分），得到一個未經處理的學生 －問題原始得分表（表2）.

表2 學生 －問題原始得分表

3.1 分析處理單項選擇題

對于單項選擇題，可采取傳統S-P表的0-1錄入方式，或選擇改進后的錄入方式，錄入“1”和字母A，B，C，D等.此處以錄入“1”和字母A，B，C，D等的情況為例，經系統自動化分析處理后，得到S-P表如表3所示.

表3顯示，總體差異系數為0.43，表明此項目考核基本符合等質性要求，學生在該考核項目的學習表現較穩定.本例中，S線沒有較長的橫幅，說明學生的能力分布較正常，P線沒有較長的縱幅，說明題目的難易搭配較合理，各題目的注意系數均未超過注意標準，屬A類題，可以用來區分低成績者和其他學生.但是P4屬于容易題，應重新調整其在試卷中的位置，學生S2正答率超過0.85，表現優秀，屬于A＋類型，學生S4和S8均超過注意標準，屬于B＊類型，說明兩學生學習準備不充分，粗心大意，答錯了試卷中相對容易的題，教師應激勵學生努力學習并注意培養其“耐心”的品質.

點擊S-P表自動化處理菜單中的“分析單項選擇題作答情況”，系統即可生成表4.

表3 系統對單項選擇題分析處理

表4 學生誤答分析

教師可從此表中了解各題選項的干擾性大小以及學生對問題的反映分布情況.從表4可觀察到，題P3錯選C以及題P5錯選A的人數較多，這兩個選項的干擾性較大，教師需要加強學生辨析該方面知識的能力.

3.2 分析處理記分題

在S-P系統中選擇以非客觀題形式錄入數據，經系統自動處理后，可得到如表5所示的S-P表.

表5 系統對記分題分析處理

4 結語

本次基于Excel VBA開發的S-P表法分析評價系統，分析范圍更廣，更具實用性，且操作簡單，便于在教師中推廣使用.但是在運用S-P表評價系統對教學進行評價時也存在一些局限性，比如，它只能按一個主題、一個單元地使用S-P表進行分析，不適合做大樣本數據的分析，它可對客觀題和記分題進行處理，也能較好地分析學生對單項選擇題的反映分布情況，但還不能將此推廣應用于多項選擇題等.針對S-P表的小樣本分析局限性問題，教師可因勢利導，采取一一對應的方式來應對，即一個S-P表對應一個班級學生的一個項目測評，這樣，既條理分明又一目了然.針對S-P表分析多項選擇題存在局限性的問題，主要在于學生多項選擇題的得分與對問題選項的反應均存在多樣性，教師若不需要了解學生對問題選項的反應分布，則可將其作為記分題來處理也未嘗不可.教學評價是一項系統的、繁復的工程，目前S-P表測評系統所給出的學生學習類型和問題類型分類標準是建立在前人研究的基礎上的，分類標準的再細化問題還有待繼續研究.

1 Sato Takahiro.The S-P Chart and the Caution Index.NEC Educational Information Bulletin 80-1，1980

2 傅德榮，章慧敏.教育信息處理.北京：北京師范大學出版社，2001.151～165

3 Chien Y.Dai，Jung-Kai Cheng，Jo-Kuang Sung，Chiu-pai Ho.An Applied Model of SP Chart in the Technological and Vocational Schools Entrance Examination.Nanyang Technological University，2005

4 Wen-Chih Chang，Hsuan-Che Yang，Timothy K.Shih，and Mao-Fan Li.Integrating IRT to Estimate Learning Ability with S-P Chart in Web Based Learning Environment.Lecture Notes in Computer Science，2008（5 328）：133～145

5 萬巖.S-P表在教學評價中的應用及其計算機實現：［學位論文］.武漢：華中師范大學，2008

6 郭孝存，王文忠，那木拉，陶紅平.基于Excel VBA的S－P表試卷分析系統設計.陰山學刊，2011，25（2）：46～48

7 張曉晞，徐堅，張鑒.模糊S-P表在學生測驗結果評價中的應用.北京聯合大學學報，2007，21（2）：4～6